AIレビューツール

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AIを活用し、
品質を犠牲にすることなく
レビュースピードの向上を実現

米国の民事訴訟においては、審理の前に被告、原告がお互いに証拠を開示して争点の整理を行うため、証拠となりうる電子データや書類を、適切な手続きに則って期日までに提出しなければなりません。とりわけ電子データを取り扱う作業はeディスカバリと呼ばれ、日本の企業であっても米国でビジネスを展開していれば、日本の本社やデータセンターなどにある電子データすべてが証拠として開示対象になることがあります。ひとたび訴訟に巻き込まれるた際、訴訟上不利な状況を生み出さないためにも、膨大なデータの中から早急かつ適切に、必要な情報を仕分けなければなりません。

こうした状況を鑑み、さまざまな捜査機関からの意見・要望と、FRONTEOの豊富なフォレンジック調査経験のなかで蓄積してきた知見、ノウハウをベースに独自に開発したAI搭載のツールが「KIBIT Automator」です。AI「KIBIT(キビット)」を中心に、独自開発の機能が効率的で網羅的な証拠探索を可能にします。このeディスカバリと呼ばれる作業の中で、もっとも多くの費用が発生するのが文書レビューの工程で、ディスカバリ費用全体の約70%を占めるとされています。このレビュー工程をいかに効率化し、費用を圧縮するかがディスカバリにおける企業の課題となります。


 
 

 
従来、お客様や弁護士事務所からは文書レビューに対し、費用や期間、ボリューム、担当者のレビュースピードやスキルといった懸念事項が課題としてあげられていました。また、これまでは人月ベースの料金モデルであったため、お客様によっては費用を抑えるために難易度の高いレビューについては、品質を譲歩せざるを得ないこともありました。「KIBIT Automator」は、以下に紹介する機能を実装することで、レビューにかかる時間を短縮し、レビュー担当者のスキルや、長時間作業による疲労に左右されないクオリティでのドキュメントレビューを実現し、品質を犠牲にすることなくレビュー業務の効率向上が可能となります。

製品特徴

1時間あたりに確認できる文書数を30~50件から80件に

通常、文書レビューは弁護士や、弁護士の指示のもと作業を行う人たちが担当し、文書を一件一件確認しては「関連あり(relevant)」「関連なし(not relevant)」に分けていくため、時間とコストがかかります。「KIBIT Automator」は、AIに「関連性のある文書」を学習させ、人間よりも速く、安定した品質で「関連性あり/なし」を判断し、文書レビューにかかる時間・コストの削減を実現します。
人間のレビューアーが読む速度は平均的に1時間で 30~50 ドキュメントであるのに対し、KIBIT Automatorを活用すると、1時間で約80ドキュメントレビューできるようになります(当社調べ。調査対象ドキュメントの中で読むべきドキュメントの割合が占める割合が 20%以下である場合を想定)。

品質不正調査における
文書レビューにKIBIT Automatorを活用することで、
人間の目でレビューすべき文書を
約半分から1/3までカット

レビュー対象の電子データをキーワード検索で1%~5%にまで減らし、KIBIT Automatorで「人間の目でレビューすべき文書」(約40%)と「人間の目でレビューしなくてよい(AIがレビューする)文書」(約60%)に分類。レビューにかかる費用、時間の大幅な削減を実現します。

主な機能

Assisted Learning:「読まなくてよい文章」を判断するカットオフ機能を搭載し、
文章を読むスピードの大幅な向上を実現

Assisted Learning機能により、本来調査対象として収集した文書のうち何割までレビューすれば一定の割合の「関連性あり」文書が見つけられるのか、シミュレーションすることができます。その結果、調査対象として収集した文書の平均約60%を「読まなくてよい文章」として対象から外したり、読むべき文章を優先して調査することが可能となり、調査期間の短縮を図れます。

Highlight Sentence:確認が必要な個所をハイライト表示

レビュー担当者にタスクが回される時点で、特に確認が必要とAIが判断した箇所がハイライト表示された状態で渡されるため、レビュー担当者が実際に読まなければならない文章量を減らすことが可能です。

 
 
 
関連性あり・なしの提案

AI「KIBIT」が算出したスコアを元に、「関連性あり・なし」の分類を提案。人間では判断がぶれるような案件も、AIがサポートします。

ヒートマップ:担当者ごとのレビュー品質をヒートマップで表示
レビューのミスを素早く発見し、質の高いクオリティコントロールを実現

レビュアーの業務精度を定量的に判断できるようにし、ミスの多いレビュアーを見極めたり、レビュアーが共通して間違える点を把握し再教育するなど、レビュー戦略を早期に修正することが可能となります。

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